84 episódios
Vida com IA Filipe Lauar
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- Tecnologia
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5,0 • 8 avaliações
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Um podcast sobre inteligência artificial de uma forma simples. Explicando algoritmos e mostrando como ela está presente no nosso dia a dia.
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#83- LLM Copilot com Joao da Stackspot AI.
Fala galera, nesse episódio eu falo com o João Batista, Technical Product Manager da Stackspot AI. No episódio a gente falou bastante sobre o uso de LLMs como um copilot usando os próprios documentos da empresa para dar as respostas usando RAG.
A gente falou tanto de aspectos técnicos como de produto, como qual métrica de similaridade pro RAG, quantos documentos usar, como mostrar a resposta e como metrificar a qualidade.
Linkedin do Joao: https://www.linkedin.com/in/joaobatista-cordeironeto/
Linkedin da Stackspot AI: https://www.linkedin.com/company/stackspot/
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#82- BitNet, Transformers com 1 bit.
Fala galera, nesse episódio eu falo de 2 papers, BitNet e 1.58 Transformers. Esses 2 papers da Microsoft apresentar uma nova receita de como treinar Transformers com apenas 1 bit, diminuindo muito o consumo de memória e energia, assim como o tempo de inferencia.
BitNet paper: https://arxiv.org/pdf/2310.11453
1.58 bit paper: https://arxiv.org/pdf/2402.17764
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#80- Layer pruning e Mixture of Depths.
Fala galera, continuando a serie de episódios sobre PEFT, nesse episoódio eu falo sobre tecnicas de otimização de inferência em LLMs.
Eu falo de layer pruning, onde a gente corta algumas camadas consecutivas da rede sem perder quase nada de qualidade do modelo.
Eu falo também sobre Mixture of Depths, uma tecnica semelhante ao Mixture of Experts, onde a gente usa um routing pra escolher quais tokens vão ser processados em qual camada da rede.
Paper MoD: https://arxiv.org/pdf/2404.02258.pdf
Paper layer pruning: https://arxiv.org/pdf/2403.17887v1.pdf
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#79- LoRA e QLoRA.
Fala galera, esse é um primeiro episódio de uma série de episódios sobre PEFT, Parameter Efficient Fine Tuning. Nele eu falo sobre LoRA e QLoRA, que são 2 métodos muito importantes e amplamente utilizados que possibilitam o treinamento de LLMs bem mais rápido com o uso de apenas 1 GPU sem perder perfomance.
Video sobre QLoRA: https://www.youtube.com/watch?v=6l8GZDPbFn8
LoRA paper: https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf
QLoRA paper: https://arxiv.org/pdf/2305.14314.pdf
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#78- RAFT: Unindo RAG com fine tuning.
Fala galera, nesse expiódio eu falo sobre Retrieval Aware Fine Tuning (RAFT), um paper que propos uma nova técnica que utiliza tanto domain specific fine tuning quanto RAG pra melhorar a capacidade de recuperação da informação dos LLMs.
Nesse epiódio eu também falo sobre um outro paper que também tem o nome de RAFT, mas dessa vez Reward rAnking Fine Tuning, que propoe uma nova técnica para fazer RLHF mas sem os problemas de convergencia de Reinforcement Learning.
Retrieval Aware Fine Tuning: https://arxiv.org/abs/2403.10131v1
Reward rAnking Fine Tuning: https://arxiv.org/pdf/2304.06767.pdf
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